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重庆大学自动化学院自动控制研究所

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研究主题：基于支持向量机数据挖掘识别方法支持向量机 RBF

研究学科：自动化类

被引量：27H指数：2EI: 1 北大核心: 2 CSCD: 4

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基于支持向量机的缺陷识别方法 ( EI收录): 1; 《重庆大学学报（自然科学版）》重庆大学自动控制研究所朱凌云曹长修出版年：2002; 教育部博士点科研基金资助项目 (980 61117); 针对传统缺陷检测存在的检测手段落后、工序繁琐、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响 ,以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷识别存在的过学习、推广性差等问题 ,从数据挖掘的角度 ,提出了直接从形成缺陷的影响因素着手 ,...; 关键词：支持向量机数据挖掘模式分类缺陷识别

基于GRBF神经网络的脱硫预报模型: 2; 《计算机工程与应用》重庆大学自动控制研究所黄颖松梁协雄曹长修出版年：2003; 国家教育部博士点基金项目(编号:98061117);重庆市科委基础理论研究资助项目; 脱硫过程是一个复杂的非线性系统,文章建立了一个基于RBF神经网络的脱硫预报模型,并提出使用GRBF算法,从而较好地解决了传统RBF神经网络中心难于确定,存在过拟合的缺点。实践证明,该算法应用在脱硫预报模型的建立中是合理的...; 关键词：脱硫预报神经网络 RBF GRBF

RBF神经网络在转炉提钒预报中的应用: 3; 《计算机仿真》重庆大学自动控制研究所陈才梁协雄黄颖松曹长修出版年：2003; 国家教育部博士点基金项目 (980 6117) ;重庆市基础研究项目 (73 69); 该文用RBF神经网络建立了转炉提钒冷却剂预报模型。RBF网络的中心的选取采用了可以在线学习的最近邻聚类算法。为了进一步优化网络中心 ,提出了基于密度排名的最近邻聚类算法。该算法聚类前先将样本按其在样本空间的密度进行了排序...; 关键词：转炉炼钢提钒预报 RBF神经网络最近邻聚类算法

基于混合遗传算法的多播路由多目标优化: 4; 《计算机仿真》重庆大学自动化学院自动控制研究所李昌兵曹长修余义斌出版年：2007; 重庆市科委应用基金项目(#2003-7369);重庆邮电大学自然科学基金项目(#A2006-42); 互联网不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足这些应用的服务质量(QoS)约束。目前网络中多主机之间的多播通信一般需要严格的多个QoS保证,文中描述了一种适应于研究多播QoS路由多目标优化的网络模型,在此基础上提出了基于...; 关键词：多目标优化服务质量多播路由遗传算法禁忌搜索

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